CAPM i APT Ekonometria finansowa 1 Literatura Elton

  • Slides: 36
Download presentation
CAPM i APT Ekonometria finansowa 1

CAPM i APT Ekonometria finansowa 1

Literatura • Elton, Gruber, Brown, Goetzmann (2007) Modern portfolio theory and investment analysis, John

Literatura • Elton, Gruber, Brown, Goetzmann (2007) Modern portfolio theory and investment analysis, John Wiley and Sons. (rozdz. 13 -16 [, 5, 7]) • Campbell, Lo, Mac. Kinlay (1997) The econometrics of financial markets, Princeton University Press. (rozdz. 5, 6) • Cuthbertson, Nitzsche (2010) Quantitative financial economics…, John Wiley and Sons (rozdz. 5 i 8) 2

Capital Asset Pricing Model • Autorzy (niezależnie) – Sharpe (1964) – Lintner (1965) –

Capital Asset Pricing Model • Autorzy (niezależnie) – Sharpe (1964) – Lintner (1965) – Mossin (1966) • APT – Ross (1976, 1977) 3

Zastosowania CAPM • Odpowiednia miara ryzyka dla każdego instrumentu, relacja między stopą zwrotu i

Zastosowania CAPM • Odpowiednia miara ryzyka dla każdego instrumentu, relacja między stopą zwrotu i ryzykiem dla każdego instrumentu • Pozwala wyliczyć oczekiwaną stopę zwrotu (szacowanie kosztu kapitału, ocena portfela inwestycyjnego, analizy zdarzeń) 4

Założenia CAPM • • Brak kosztów transakcyjnych Aktywa finansowe nieskończenie podzielne Brak podatku dochodowego

Założenia CAPM • • Brak kosztów transakcyjnych Aktywa finansowe nieskończenie podzielne Brak podatku dochodowego Pojedynczy inwestor nie jest w stanie zmienić ceny instrumentu finansowego (konkurencja doskonała) • Inwestorzy podejmują decyzje wyłącznie na podstawie wartości oczekiwanych zwrotów i odchyleń standardowych swoich portfeli 5

Założenia CAPM (c. d. ) • Krótka sprzedaż nieograniczona • Nieograniczona możliwość pożyczania po

Założenia CAPM (c. d. ) • Krótka sprzedaż nieograniczona • Nieograniczona możliwość pożyczania po stopie procentowej bez ryzyka • Inwestorzy są homogeniczni w swoich oczekiwaniach dotyczących: – stóp zwrotu, odchyleń standardowych, korelacji między instrumentami w danym okresie – okresu oceny inwestycji (horyzont inwestycyjny) • Wszystkie aktywa są na sprzedaż 6

CAPM – krótkie wprowadzenie • Dla pojedynczego instrumentu lub portfela i (efektywnego lub nieefektywnego):

CAPM – krótkie wprowadzenie • Dla pojedynczego instrumentu lub portfela i (efektywnego lub nieefektywnego): 7

Interpretacja „bety” • Miara zależności zwrotu z portfela od zwrotu z portfela rynkowego •

Interpretacja „bety” • Miara zależności zwrotu z portfela od zwrotu z portfela rynkowego • Indeks ryzyka systematycznego/ niedywersyfikowalnego (systematic risk) • Inwestor oczekuje dodatkowego zwrotu za ryzyko niedywersyfikowalne a nie za to, które da się usunąć poprzez dywersyfikację portfela 8

Rozszerzenia CAPM • • Krótka sprzedaż niedozwolona – brak wpływu Niemożliwe pożyczanie po stopie

Rozszerzenia CAPM • • Krótka sprzedaż niedozwolona – brak wpływu Niemożliwe pożyczanie po stopie wolnej od ryzyka: => „zero-beta CAPM” / „two-factor model” • • Opodatkowanie zysków Heterogeniczne oczekiwania Wielookresowy CAPM, Multi-beta CAPM, „Consumption-oriented CAPM”, itp. 9

Wyniki empiryczne • Założenie: model rynkowy prawdziwy • Wartość oczekiwana z modelu: • po

Wyniki empiryczne • Założenie: model rynkowy prawdziwy • Wartość oczekiwana z modelu: • po odjęciu równań stronami: ale CAPM zakłada: • Końcowy model: 10

Sposoby szacowania parametrów modelu CAPM • standardowy CAPM – Kowariancja Ri i Rm oraz

Sposoby szacowania parametrów modelu CAPM • standardowy CAPM – Kowariancja Ri i Rm oraz wariancja Rm z próby – KMNK – model regresji + GARCH • warunkowy CAPM – EWMA – MGARCH (np. GARCH-BEKK), GARCH-M – UMM – modele przestrzeni stanów 11

Sposoby szacowania CAPM (1) • Kowariancja Ri i Rm oraz wariancja Rm z próby

Sposoby szacowania CAPM (1) • Kowariancja Ri i Rm oraz wariancja Rm z próby • KMNK 12

Sposoby szacowania CAPM (2) • Exponential Weighted Moving Average – l zwykle ustalane na

Sposoby szacowania CAPM (2) • Exponential Weighted Moving Average – l zwykle ustalane na poziomie 0, 94 lub podobnym – wartości startowe: kowariancja i wariancja z całej próby 13

Przykład: symulacja warunkowego modelu CAPM 14

Przykład: symulacja warunkowego modelu CAPM 14

Hipotezy do testowania • Im wyższe ryzyko (beta) tym wyższe stopy zwrotu • Stopy

Hipotezy do testowania • Im wyższe ryzyko (beta) tym wyższe stopy zwrotu • Stopy zwrotu liniowo związane z „betą” • Brak dodatkowego zwrotu za ryzyko nierynkowe (niesystematyczne) • Odchylenia od równowagi losowe, nie pozwalają uzyskać nadzwyczajnych zysków 15

Założenia do testowania • Model rynkowy prawdziwy w każdym okresie • Model CAPM prawdziwy

Założenia do testowania • Model rynkowy prawdziwy w każdym okresie • Model CAPM prawdziwy w każdym okresie • Parametr b stabilny w czasie 16

Testy empiryczne CAPM • Sharpe, Cooper (1972) – oszacowali „bety” dla wielu akcji (60

Testy empiryczne CAPM • Sharpe, Cooper (1972) – oszacowali „bety” dla wielu akcji (60 miesięcy danych), model rynkowy – w każdym roku (1931 -67) dzielili akcje na 10 grup o podobnych „betach” • Wynik: – utrzymywanie portfeli z większymi „betami” daje w długim okresie wyższe stopy zwrotu – liniowa zależność między „betą” i zwrotami 17

Testy empiryczne CAPM • Lintner / powtórzone przez Douglasa (1968) – Model rynkowy, roczne

Testy empiryczne CAPM • Lintner / powtórzone przez Douglasa (1968) – Model rynkowy, roczne szeregi czasowe (19541963), „beta” dla 301 spółek – Drugie równanie: Oczekiwane wartości: • Wyniki: a 1 za duże, a 2 za małe, a 3 za duże, CAPM nie działa 18

Testy empiryczne CAPM • Miller, Scholes (1972) – Model do testowania CAPM przy pomocy

Testy empiryczne CAPM • Miller, Scholes (1972) – Model do testowania CAPM przy pomocy szeregów czasowych powinien mieć postać: – Sprawdzić czy zależność między zwrotami i „betą” liniowa – „heteroskedastyczność” składnika losowego zakłóca wyniki testów – Błędy oszacowań „bety” w pierwszym równaniu zaniżają parametr przy „becie” w drugim, wariancja reszt skorelowana z „betą” – Dodatnia skośność zwrotów => wariancja reszt skorelowana ze zwrotami z portfela i 19

Testy empiryczne CAPM • Black, Jensen, Scholes (1972): – 5 lat danych, wybór 10

Testy empiryczne CAPM • Black, Jensen, Scholes (1972): – 5 lat danych, wybór 10 portfeli na następny rok zgodnie z wartościami „bet”, przesunięcie o rok okna 5 lat, itd…. (w sumie 35 lat danych) – Obliczone zwroty z 10 portfeli za kolejne lata jako szeregi czasowe, szacowane „bety” portfeli – Wyniki: nadzwyczajne stopy zwrotu z portfeli silnie skorelowane z rynkowymi, ale stałe różne od 0 20

Testy empiryczne CAPM • c. d. – Jeśli prawdziwy model „zero beta” to stałe

Testy empiryczne CAPM • c. d. – Jeśli prawdziwy model „zero beta” to stałe ujemne dla dużych „bet” i dodatnie dla małych => „zero beta” CAPM prawdziwy – regresja nadzwyczajnych zwrotów względem „bety” => „zero beta” CAPM prawdziwy 21

Testy empiryczne CAPM • Fama, Mac. Beth (1973) – „bety” z 20 portfeli oszacowanych

Testy empiryczne CAPM • Fama, Mac. Beth (1973) – „bety” z 20 portfeli oszacowanych w modelach szeregów czasowych – Regresja: dane przekrojowe, dla każdego miesiąca z lat 1935 -1968 – Oczekiwane: 22

Testy empiryczne CAPM • c. d. – Jeśli to sprawdza się => standardowy czy

Testy empiryczne CAPM • c. d. – Jeśli to sprawdza się => standardowy czy „zero beta” CAPM? – Sprawdza się wszystkie parametry po czasie czy „fair game”? • Wyniki: => „zero beta” CAPM raczej niż standardowy CAPM 23

Arbitrage Pricing Theory • Wykorzystuje prawo jednej ceny • Bez założeń o użyteczności, czy

Arbitrage Pricing Theory • Wykorzystuje prawo jednej ceny • Bez założeń o użyteczności, czy też o schemacie średniej i wariancji ze stopy zwrotu • …ale założenie o homogenicznych oczekiwaniach • stopy zwrotu każdego instrumentu liniowo związane ze zbiorem indeksów 24

APT - założenia gdzie: • Tylko parametry „b” wpływają na ryzyko systematyczne 25

APT - założenia gdzie: • Tylko parametry „b” wpływają na ryzyko systematyczne 25

APT - założenia • wtedy: itd. • Warunek arbitrażu jest prawdziwy dla każdego podzbioru

APT - założenia • wtedy: itd. • Warunek arbitrażu jest prawdziwy dla każdego podzbioru aktywów finansowych (nie potrzeba portfela rynkowego) 26

Wyniki empiryczne • Model wieloczynnikowy (proces generujący dane) • Model APT • • Każdy

Wyniki empiryczne • Model wieloczynnikowy (proces generujący dane) • Model APT • • Każdy portfel i inaczej reaguje na Ij Każdy czynnik Ij oddziałuje na więcej portfeli Czynniki I nie są zdefiniowane z góry „b”: zysk z dywidendy lub „beta” 27

Wyniki empiryczne • Szacowanie modeli APT: – Jednoczesne szacowanie „b” i „I” – Ustalenie

Wyniki empiryczne • Szacowanie modeli APT: – Jednoczesne szacowanie „b” i „I” – Ustalenie „I” i szacowanie „b” i „lambd” – Ustalenie „b” i szacowanie „lambd” • Analiza czynnikowa – ustalamy „I” i „b”, tak by cov() miedzy resztami była minimalna 28

Testy empiryczne APT • Szacowanie „b” + testowanie liczby czynników „I” • Regresje przekrojowe

Testy empiryczne APT • Szacowanie „b” + testowanie liczby czynników „I” • Regresje przekrojowe analogiczne do Fama, Mac. Beth(1973): – Błędy w szacunkach „b” – Skalowanie „b” i „lambd” arbitralne 29

Testy empiryczne • Roll, Ross (1980) – 42 grupy po 30 akcji, dzienne dane

Testy empiryczne • Roll, Ross (1980) – 42 grupy po 30 akcji, dzienne dane 1962 -1972 – Analiza czynnikowa: 5, 6 czynników. Druga regresja: 3 czynniki ważne. • Dhrymes, Friend, Gultekin (1984) – 3 czynniki dla 15 akcji, 7 dla 60 akcji 30

Testy empiryczne • Brown, Weinstein (1983) testują: – czy stała jest identyczna w grupach

Testy empiryczne • Brown, Weinstein (1983) testują: – czy stała jest identyczna w grupach – czy „lambdy” identyczne w grupach dla ustalonej stałej – czy „lambdy” i stała identyczne w grupach • Dhrymes, Friend, Gultekin (1984) – Stała identyczna lub nie w zależności od metody grupowania akcji • Problem ze skalowaniem… 31

Testy empiryczne • Connor, Korajczyk (1986): – asymmetric principle component analysis: 5 czynników lepiej

Testy empiryczne • Connor, Korajczyk (1986): – asymmetric principle component analysis: 5 czynników lepiej wyjaśnia wyższe stopy zwrotu z małych firm i efekt stycznia niż CAPM • Elton, Gruber (1982) – W Japonii CAPM nie działa (małe spółki mają niższe stopy zwrotu), APT jako standard 32

Testy empiryczne • Z góry ustalone „b” – testowany wpływ na stopy zwrotu (jak

Testy empiryczne • Z góry ustalone „b” – testowany wpływ na stopy zwrotu (jak Fama, Mac. Beth 1973) • Sharpe (1982): „beta” ze S&P, dividend yield, wielkość firmy, „beta” z obligacjami, historyczne wartości „alfa” (z regresji historycznych zwrotów na nadzwyczajne zwroty ze S&P) – 2197 akcji, miesięczne dane 1931 -1979 – Wyniki sugerują APT. 33

 • Ustalone „I”: • Chen, Roll, Ross (1986): inflacja, struktura terminowa stóp procentowych,

• Ustalone „I”: • Chen, Roll, Ross (1986): inflacja, struktura terminowa stóp procentowych, premia za ryzyko, produkcja przemysłowa – Czy skorelowane z „I” z analizy czynnikowej (Roll, Ross), czy „I” wyjaśniają stopy zwrotu? – Tak, tak. • Burmeister, Mc. Elroy (1988): „default risk”, „time premium”, „deflation”, przyrost oczekiwanej sprzedaży, reszty z rynkowych stóp zwrotu – APT model nie gorszy niż model czynnikowy i 34 lepszy niż CAPM

 • Ustalone „I” jako portfele (niekoniecznie rynkowe) • Fama, French (1993): różnica między

• Ustalone „I” jako portfele (niekoniecznie rynkowe) • Fama, French (1993): różnica między zwrotami z portfeli małych i dużych spółek, różnica między zwrotami z portfeli różniących się B/M, „term premium”, „default premium” 35

APT i CAPM • Możliwa zgodność obu modeli 36

APT i CAPM • Możliwa zgodność obu modeli 36